Corrección de Redacciones por IA de Estudo Play — Projeto Enem MG Bate Récord Guinness, Minas Gerais, Brasil
Brasil
La edtech brasileña Estudo Play logró un récord Guinness al hacer que su IA corrigiera más de 461.000 redacciones manuscritas …
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Jodhpur (Rajastán) amplió un piloto de corrección con IA de 54 escuelas/3.000 alumnos a más de 1.000 escuelas y 70.000 alumnos en seis meses, reduciendo a tres días un ciclo de corrección que antes tomaba semanas.
La corrección manual de hojas de respuesta abiertas en grandes sistemas escolares públicos es lenta, inconsistente entre correctores y rara vez produce datos de diagnóstico por tema para los docentes. El distrito de Jodhpur, en Rajastán, puso a prueba una alternativa asistida por IA a través de su Proyecto Piloto de Evaluación Censal por Competencias e Informe Escolar, gestionado por la administración distrital y el Departamento de Educación, con los socios tecnológicos EdOptimize y Central Electronics Ltd (CEL).
Acelerar la corrección de respuestas objetivas y de desarrollo, y ofrecer a los docentes desgloses de competencias por tema y sugerencias de intervención de refuerzo, en lugar de una única nota agregada.
La Fase 1 (octubre de 2025) abarcó 54 escuelas y poco más de 3.000 estudiantes de los cursos VI-VIII. La Fase 2 (abril de 2026) se amplió a más de 1.000 escuelas en los 15 bloques del distrito y más de 70.000 estudiantes de los cursos VI-IX (más de 300.000 evaluaciones individuales), abarcando Inglés, Hindi, Matemáticas, Ciencias y Ciencias Sociales, en escuelas de instrucción en hindi y en inglés. Los docentes escanean las hojas de respuesta completadas con una aplicación con IA, que corrige las respuestas objetivas y de desarrollo y produce un boletín personalizado, puntuado de 0 a 3 estrellas por tema, en tres días.
Los informes públicos describen una reducción del tiempo de corrección e informe, de varias semanas a tres días, y una ampliación de escala de 54 escuelas/~3.000 estudiantes a más de 1.000 escuelas/70.000 estudiantes en unos seis meses; sin embargo, no se ha publicado ninguna evaluación independiente de la precisión de la corrección frente a correctores humanos, ni de los efectos posteriores en los resultados de aprendizaje.
La iniciativa se presenta como un éxito de eficiencia de procesos e informes de diagnóstico a escala, pero el modelo de IA subyacente, la metodología de corrección y los detalles de protección de datos y auditoría de sesgos siguen sin divulgarse.
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